LSTM TensorFlow示例代码是基于Python编写的，首先定义了LSTM模型类。该模型类内部使用LSTM层和Dense层构建了LSTM模型。接下来，为了准备训练数据，我们对train_data进行了padding处理。在定义了模型参数、损失函数和优化器之后，我们进行了训练过程train_step的定义。在训练过程中，我们使用tf.GradientTape记录了前向计算，并通过apply_gradients方法更新模型参数。最后，我们评估了模型在多个epoch上的性能，并展示了模型的预测结果。需要注意的是，在实际应用中，我们需根据需求选择合适的超参数，并进行数据规范化、模型优化和性能评估等工作。